본 논문에서는 가상화 환경에서 호스트 기반 취약점 분석 시스템의 에이전트 프레임워크를 제안한다. 기존 호스트 기반 취약점은 점검 대상 시스템에 에이전트를 반드시 설치하여 운용해야만 했지만 제안한 에이전트 프레임워크는 점검 대상 가상머신에 에이전트를 복사 및 실행하는 개념을 가진다. 본 논문에서는 가상화 환경에서 호스트 기반 취약점 분석 시스템 에이전트 프레임워크를 수립하였으며 점검 시나리오를 기술하고 해당 시나리오에 대한 파일럿 시스템을 개발하였다. 제안하는 에이전트 프레임워크는 점검 대상 시스템 추가 시에도 에이전트의 추가 설치가 없어 시스템 확장성을 극대화하였으며 에이전트의 불필요한 자원 낭비 등 기존 시스템의 단점을 개선하였다.
많은 양의 정보가 인터넷을 통해 제공되고 있다. 이 때문에 사용자는 쓸모없는 정보를 찾는 경우가 많다. 본 논문에서는 이와 같은 사용자의 불편함을 해결하기 위하여 지능형 웹 에이전트 시스템을 제안한다. 이 지능형 웹 에이전트 시시스템은 사용자의 행동과 에이전트 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례 기반 학습 방법을 이용하여 특정 개인 사용자가 웹상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다. 지능형 웹 에이전트 시스템은 인터페이스 시스템과 학습 시스템의 두 개의 부시스템으로 이루어져 있다. 실험 결과 지능형 웹 에이전트 시스템을 사용했을 때가 사용하지 않았을 때보다 훨씬 빨리 찾을 수 있었다.
B2B EC에서 지능형 에이전트에 대한 요구의 증가와 함께 기업구매자가 직접 전자시장으로부터 구매하는 데스크탑 구매의 요구도 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 B2B 상에서 전자시장으로부터의 효율적인 구매를 지원하는 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 설계 사례에 대해서 기술한다. b-Cart는 구매자가 소유하고 사용되는 구매자 사이트에 위치한 쇼핑카트로서, 본 논문에서는 B2B EC에서의 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 요구 기능을 사용자식별(Identification), 사용자 다이알로그(User Dialog), 상품정보수집(Collection), 물품정보제거(Trashing), 개별 구매의사결정지원(Individual Purchase Decision Support), 조직 구매의사결정지원(Organizational Purchase Decision Support), 협상(Negotiation), 주문처리(Ordering), 지불처리(Payment), 진행사항 추적(Tracking), 구매기록(Recording), 전자구매시스템에 구매기록 전송(Record Transmission), 지식베이스에 새로운 지식 유지(Knowledge Maintenance)으로 정의하고, b-Cart 기반 에이전트 시스템의 메시지 인터페이스를 설계하고 시스템의 구조를 설계하여 프로토타입 시스템인 AgentB의 설계 사례를 소개한다. b-Cart 기반 에이전트시스템은 기업구매자의 전자시장으로부터 구매자 증가함에 따라 분산된 정보를 관리 해주고 통합적으로 구매처리를 해줄수 있는 효과적인 시스템이다. 향 후 B2B EC의 에이전트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.
본 논문은 모바일 전자 상거래 환경에서 투자 신탁을 위한 MDIT(Mobile Digital Investment Trust) 에이전트 설계를 제안하고 또한 이 MDIT에서 모바일 전자 상거래 환경이 가지고 있는 기억 장치 용량, CPU 처리 속도 문제, 그리고 보안 강화 문제점을 해결하기 위해, 비밀키 암호 알고리즘인 3BC(Bit, Byte end Block Cypher)와 공개키 알고리즘인 F2mECC 설계를 제안한다. 특히, MDIT는 모바일 전자상거래에 투자 신탁의 개념을 도입한 은행 업무 보안 프로토콜로서 공개키 알고리즘인 ECC를 이용해 공유 비밀키를 생성한 후, 이 값을 공유 비밀키를 대칭키로 사용하는 블록 암호화 기법인 3BC에 사용하여, 보안 기능을 강화시키고, 처리속도를 감소시킨 MDIT 보안 에이전트를 구축하였다.
This paper first presents two supply chain design problems: 1) a factory location setting and factory selection problem, and 2) a factory location setting and factory/supplier selection problem. The first involves a number of location known retailers choosing one factory to supply their demands from a number of factories whose locations are to be determined. The goal is to minimize the transportation and manufacturing cost to satisfy the demands. The problem is then augmented into the second problem, where the procurement cost of the raw materials from a chosen material supplier (from a number of suppliers) is considered for each factory. Economic beneficial is taken into account in the cost evaluation. Therefore, the partner selections will influence the cost of the supply chain significantly. To solve these problems, an agent gaming and genetic algorithm hybrid method (AGGAHM) is proposed. The AGGAHM consecutively and alternatively enable and disable the advancement of agent gaming and the evolution of genetic computation. Computation results on solving a number of examples by the AGGAHM were compared with those from methods of a general genetic algorithm and a mutual frozen genetic algorithm. Results showed that the AGGAHM outperforms the methods solely using genetic algorithms. In addition, various parameter settings are tested and discussed to facilitate the supply chain designs.
An efficient management of product information is critical to the enhancement of corporate competitiveness. Product information is often distributed in term of organization, geography, and time. With the rapid increase in the use of Internet or its associated Web and intranets, it has been accelerating to integrate the distributed information. In this research, a Distributed, Open, Intelligent Product data Management system, namely DOI-PDM, is developed. This system deals with product information following the STEP standard, and its operation is controlled by a Web-based workflow management system. CORBA is employed to ensure interoperability among distributed objects. It is intended to achieve openness by using various standards, such s STEP, KQML, SGML, and WfMC specifications. One major difficulty in managing it needs also be properly modified according to the dynamics. It however is very hard to have a prior anticipation to the dynamics. It however is very hard to have a prior anticipation to the modification requirements in practice. We introduce a process adaptation model and a use of intelligent agent technology. An agent is delegated to modify process definitions during run-time. A method of agent implementation and a proper communication scheme among te agents are proposed. Also developed in this research is a STEP-based content search system which can co-work with the agents by providing relevant product information that the agents require.
본 연구에서는 인터넷 검색엔진에서 사용자의 관심도를 알아내고 이를 작업 수행에 적용할 수 있는 사용자 인터페이스 에이전트 시스템 구조의 설계를 제안하며, 인공지능 기법을 이용하여 에이전트 시스템을 구축하고자 할 때 인터페이스 에이전트 시스템의 문제 해결 방법으로 널리 사용되고 있는 규칙 기반 추론 시스템을 고려할 수 있다. 그러나 규칙 기반 추론 시스템은 모듈성, 균일성, 자연성 등의 장점으로 인해 비교적 많은 성공을 거두고 있으나 지식획득의 병목현상, 메모리 부재, 제한된 적용성과 같은 문제점을 가지고 있어 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서 사례를 기반으로 한 추론 과정을 제안한다.
Existing internet auction systems have adopted the form which gives a win to the auction bidder who proposes the top bid price for the goods posted on the auction board. But they haven't been satisfying the automatical one-step processing for user's convenience because they must require continuous care of user for bidding and checking as well as neglecting the convenience of user interface while participating in the electronic bidding system. The AuctionBot system of Michigan Univ. is known as the representative internet auction system. It has merit allowing the various kids of bidding. But it does not support automatic a process which can replaces what user has to do using an agent. To improve this kind of user interface, we propose an automatic bidding price strategy algorithm which composes the auction system using agent and design for auto-bidding system using agent so that I can replace user's bidding activity. This mechanism gives an auction system the efficient bidding price strategy.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권2호
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pp.62-68
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2022
Evaluation as learning is important for the learner competency test, and the applicable method is studied. Assessment is the role of diagnosing the current learner's status and facilitating learning through appropriate feedback. The system is insufficient to enable process-oriented evaluation in small educational institute. Focusing on becoming familiar with the AI through experience can end up simply learning how to use the tools or just playing with them rather than achieving ultimate goals of AI education. In a previous study, the experience way of AI education with PLAY model was proposed, but the assessment stage is insufficient. In this paper, we propose ELAS (Experiential K-12 AI education Learning Assessment System) for small educational institute. In order to apply the Assessment factor in in this system, the AI-factor is selected by researching the goals of the current SW education and AI education. The proposed system consists of 4 modules as Assessment-factor agent, Self-assessment agent, Question-bank agent and Assessment -analysis agent. Self-assessment learning is a powerful mechanism for improving learning for students. ELAS is extended with the experiential way of AI education model of previous study, and the teacher designs the assessment through the ELAS system. ELAS enables teachers of small institutes to automate analysis and manage data accumulation following their learning purpose. With this, it is possible to adjust the learning difficulty in curriculum design to make better for your purpose.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.53-56
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2008
This paper reports on the ACQA(Animated agent for Conversational Question Answering) project conducted at LIMSI. The aim is to design an expressive animated conversational agent(ACA) for conducting research along two main lines: 1/ perceptual experiments(eg perception of expressivity and 3D movements in both audio and visual channels): 2/ design of human-computer interfaces requiring head models at different resolutions and the integration of the talking head in virtual scenes. The target application of this expressive ACA is a real-time question and answer speech based system developed at LIMSI(RITEL). The architecture of the system is based on distributed modules exchanging messages through a network protocol. The main components of the system are: RITEL a question and answer system searching raw text, which is able to produce a text(the answer) and attitudinal information; this attitudinal information is then processed for delivering expressive tags; the text is converted into phoneme, viseme, and prosodic descriptions. Audio speech is generated by the LIMSI selection-concatenation text-to-speech engine. Visual speech is using MPEG4 keypoint-based animation, and is rendered in real-time by Virtual Choreographer (VirChor), a GPU-based 3D engine. Finally, visual and audio speech is played in a 3D audio and visual scene. The project also puts a lot of effort for realistic visual and audio 3D rendering. A new model of phoneme-dependant human radiation patterns is included in the speech synthesis system, so that the ACA can move in the virtual scene with realistic 3D visual and audio rendering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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